"Das Wasser ist ein freundliches Element für den, der damit bekannt ist und es zu behandeln weiß."

(Johann Wolfgang von Goethe, 1749-1832)

Danksagung

An dieser Stelle möchte ich mich bei denjenigen Menschen bedanken, die mich auf dem Weg zu meinem Diplom begleitet und tatkräftig unterstützt haben. Hervorheben möchte ich Herrn Prof. Dr. Diekkrüger und Herrn Prof. Dr. Merz, die mich bei meiner Diplomarbeit betreut und durch Erfahrung und Wissen gelenkt haben.

Des Weiteren möchte ich Frau Dr. Heidi Kreibich und Prof. Merz für die Möglichkeit danken, meine Diplomarbeit am Deutschen GeoForschungsZentrum Potsdam in der Sektion 5.4 Hydrologie in einem sehr interessanten Forschungsprojekt anfertigen zu können. Durch die gute, kommunikative Arbeitsatmosphäre und enge Zusammenarbeit, insbesondere mit Frau Kreibich und Herrn Elmer, habe ich viel gelernt. Dafür bin ich Ihnen dankbar. Ein weiterer Dank gilt allen Mitarbeitern der Sektion 5.4 Hydrologie, die mir eine sehr angenehme und durchaus heitere und interessante Zeit während meiner Diplomarbeit ermöglicht haben.

Außerdem möchte ich allen Personen, in erster Linie meinen beiden Geschwistern, danken, die bei der Fertigstellung meiner Arbeit Zeit investiert haben und mir hilfreiche Tipps geben konnten.

Ein besonderer Dank gilt meinen Eltern und Großeltern, die mich zu jeder Zeit meines Studiums unterstützt und motiviert haben und immer vollstes Vertrauen in mich hatten. Ihnen widme ich diese Diplomarbeit.

Inhaltsverzeichnis

  Abbildungsverzeichnis  III

Tabellenverzeichnis   IV

  Diagrammverzeichnis  VI

  Kartenverzeichnis  VII

  Abkürzungsverzeichnis  VIII

  Kurzfassung  X

  Abstract  XI

1  Einleitung  1

1.1  Problemstellung  1

1.2  Zielsetzung und Vorgehensweise  2

2  Hochwasserrisikoanalysen: Theoretischer Hintergrund und Schadensmodelle  6

2.1  Schlüsselbegriffe der Hochwasserrisikoanalyse  7

2.2  Ursachen von Hochwasserschäden und schadensbeeinflussende Faktoren  10

2.3  Das Konzept der Hochwasserrisikoanalyse  13

2.4  Unsicherheiten bei Risikoabschätzungen  16

2.5  Aktueller Forschungsstand und Modelle zur Schadensabschätzung  18

3  Das Untersuchungsgebiet Dresden  23

3.1  Naturräumliche und hydrogeologische Beschreibung  23

3.2  Das Hochwasserereignis im August 2002  25

3.2.1  Schäden und Gefahrenpotenziale  27

3.2.2  Aktuelles Grundhochwassermanagement in Dresden  28

4  Datengrundlage und Methoden.  33

4.1  Beschreibung der Datengrundlage  35

4.2  Vereinheitlichung, Verschneidung und Zusammenführen von GIS Daten  45

4.3  Berechnung des Schadenspotenzials als Komponente der Expositionsanalyse  48

4.4  Das Hochwasserschadensmodell FLEMO  50

4.4.1  Anpassung von FLEMOps an Grundhochwasserstände  53

4.4.2  Schadensberechnung mit FLEMOps  54

4.5  Sensitivitätsanalyse  55

4.6  Modellvalidierung  58

I

5  Ergebnisse  60

5.1  Gefährdungsanalyse für Grundhochwässer  60

5.2  Expositionsanalyse  70

5.2.1  Schadenspotenziale  71

5.2.2  Mesoskalige Expositionsanalyse für Grundhochwasserfälle  74

5.3  Anfälligkeits- und Schadensanalyse  81

5.3.1  Relative Schädigungsgrade auf der Mikro- und Mesoskala  82

5.3.2  Absolute Schadenswerte  86

5.3.3  Relative Schädigungsgrade auf der Makroskala  93

5.4  Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse  94

5.5  Validierung der mikroskaligen Modellableitung  99

6  Diskussion  101

6.1  Diskussion der Schadensergebnisse  101

6.2  Diskussion der verwendeten Daten  109

6.3  Beantwortung der Eingangsfragestellungen  111

7  Zusammenfassung und Ausblick  115

  Quellenverzeichnis  120

  Literatur  120

  Internetquellen  128

  EDV-Programme  129

Appendix 131   

II

  Abbildungsverzeichnis  

  Abbildung 1-1: Klassifizierung von Hochwasserschäden und Schrittabfolge der vorliegenden  

  Schadensabschätzung (blau)  

  Abbildung 2-1: Hochwasserrisiko als Interaktion von Gefährdung, dem sogenannten Hazard  

  (Überschreitungswahrscheinlichkeit und Intensität) und Vulnerabilität (Exposition  

  und Anfälligkeit)  

  Abbildung 2-2: Hochwasserschäden und deren Einflussfaktoren  

  Abbildung 2-3: Gefahr des Gebäudeaufschwimmens durch Sohlwasserdruck  

  Abbildung 2-4: Elemente der Hochwasserrisikoanalyse  

  Abbildung 3-1: Geographische Lagebeschreibung Dresdens (links)  

  Abbildung 3-2: Gewässersystem der Landeshauptstadt Dresden (rechts)  

  Abbildung 3-3: Geologisches Querprofil der Stadt Dresden  

  Abbildung 4-1: Methodische Schrittfolge beim Vorgehen der Grundhochwasserrisikoanalyse  

  Abbildung 4-2: Modellierter Grundwasserbereich der Landeshauptstadt Dresden  

  Abbildung 4-3: Schematischer Aufbau zur Vereinheitlichung der Eingangsdaten  

  Abbildung 4-4: Modellierung des Grundwasserströmungsleiters und der Flussüberschwemmungen  

  des Augusthochwassers 2002 in Dresden  

  Abbildung 4-5: Schematischer Aufbau der mikroskaligen Modellableitung von FLEMOps  

  Abbildung 4-6: Schematischer Aufbau von FLEMOps auf der Mesoskala  

  Abbildung 5-1: GIS-gestützte Verschneidung zur Ermittlung des Schadenspotenzials beim  

  Grundwasserszenario dm42 ghw1  

III

  Tabellenverzeichnis  

Tabelle 2-1:  Schäden bedeutender Hochwasserkatastrophen in Mitteleuropa von 1993 bis 2006  6

Tabelle 4-1:  Liste der stadträumlichen Betrachtungsgebiete Hochwasservorsorge für Dresden  39

Tabelle 4-2:  Clusterzusammensetzung der Wohngebäudestruktur (MFH: Mehrfamilienhaus, RDH:  

  Reihen- und Doppelhaus, EFH: Einfamilienhaus)  41

Tabelle 4-3:  Exemplarischer Auszug aus der Telefonbefragung 2003 zum Thema Verschmutzungsgrad  42

Tabelle 4-4:  Übersicht der wichtigsten Eingangsdaten für Dresden  44

Tabelle 4-5:  Grundwasserstandsklassen in FLEMOps  54

Tabelle 4-6:  Sensitivitätsklassen n. LENHART et al. (2002)  56

Tabelle 5-1:  Deskriptive Statistiken von Wohngebäudevermögenswerten in /m bei Elbe- und  

  Grundwasserszenarien (GWS) und Überflutungsmodellierungen 2002  72

Tabelle 5-2:  Schadenspotenziale bei Grund- und Flusshochwasser für Szenarien und das HW 2002  73

Tabelle 5-3:  Wohngebäudeschädigungsgrade der mikroskaligen Modellableitung für  

  Grundhochwasserschäden nach Gebäudetyp und Grundwasserständen für  zwei

  Gebäudequalitätsklassen  83

Tabelle 5-4:  Relative mesoskalige Schädigungsgrade für Grundhochwasserschäden an Gebäuden  

  klassifiziert für die Parameter Wasserstand, Gebäudequalität und Gebäudetyp  83

Tabelle 5-5:  Wohngebäudeschädigungsgrade der mikroskaligen Modellableitung für  

  Flusshochwasserschäden nach Gebäudetyp und Wassertiefe bei guter bis exklusiver  

  und mittlerer bis einfacher Gebäudequalität  84

Tabelle 5-6:  Relative mesoskalige Schädigungsgrade für Flusshochwasserschäden an Gebäuden  

  klassifiziert für die Parameter Wasserstand, Gebäudequalität und Gebäudetyp  85

Tabelle 5-7:  Absolute Schäden in Euro für HQ100-Grundhochwasserszenarien mit BPI 2009 (inkl.  

  Umsatzsteuer), modellierte Grund- und Flusshochwässer des Augusthochwassers  2002

  mit BPI 2002 und das HQ100 Elbe-Szenario ohne HSM mit BPI 2009 (inkl.  

  Umsatzsteuer) für Dresden (FLEMOps)  87

Tabelle 5-8:  Anfälligkeit von privaten Wohngebäuden in Dresden bei Grund- und Flusshochwasser für  

  Szenarien und Wasserstandsmodellierungen von 2002  94

Tabelle 5-9:  Sensitivitätsindices der Wasserstands- und Vermögenswertparameter (Fall A:  

  Schadensfunktion mit Grundwasser als Wasserstandsparameter, Fall B: Schadensfunktion  

  mit Flusswasser als Wasserstandsparameter)  97

Tabelle 5-10:  Sensitivitätsklassen bei Szenario dm32 ghw1 und der FHW-Modellierung 2002  98

Tabelle 5-11:  Perzentile der Modellvalidierung für FLEMOps  99

Tabelle 5-12:  Fehlerstatistiken bei der Modellvalidierung mit FLEMOps  99

IV

Tabelle 6-1:  Hierarchische Rangfolge der Anfälligkeit von Wohngebäudetypen bei GHW und  

  FHW für die Mikro- und Mesoskala  102

Tabelle 6-2:  Absolute Schäden für modellierte Grund- und Flusshochwässer des Augusthochwassers  

  2002 in Dresden mit BPI 2002, das HQ100 ohne HSM mit BPI 2009 und  

  Schadensangaben von Beak Consultants GmbH sowie der SAB  105

Tabelle 6-3:  Vergleich der Gesamtschäden (FHW GHW) des Hochwasserereignisses 2002 in Euro  106

V

  Diagrammverzeichnis  

  Diagramm 5-1: Schäden bei Grundhochwasserszenarien unter sommerlichen Bedingungen  

  und einer 100-jährlichen Hochwasserwahrscheinlichkeit  88

  Diagramm 5-2: Schäden bei Grundhochwasserszenarien unter winterlichen Bedingungen und  

  einer 100-jährlichen Hochwasserwahrscheinlichkeit  89

  Diagramm 5-3: Schäden bei Grundhochwasserszenarien mit und ohne HSM und einer 100-jährlichen  

  Hochwasserwahrscheinlichkeit  90

  Diagramm 5-4: Monetäre Schadensverläufe bei prozentualer Variation einzelner Modellparameter  95

  Diagramm 5-5: Monetäre Schadensverläufe bei prozentualer Variation der Parameter  bei

  verschiedenen Schadensmodellierungen  96

  Diagramm 5-6: Ergebnisse von FLEMOps im 95 -Konfidenzintervall bei Grundhochwasser  

  (2003: n 264 2007:n 47) und Flusshochwasser (2003: n 1433 2007: n 97)  100

VI

  Kartenverzeichnis  

  Karte 5-1: Gefährdungskarte für Grundhochwässer bei einem HQ100-Elbe-Durchfluss ohne  

  Hochwasserschutz bei sommerlichen Bedingungen  62

  Karte 5-2: Gefährdungskarte für Grundhochwässer bei einem HQ100-Elbe-Durchfluss mit  

  Hochwasserschutz bei sommerlichen Bedingungen  63

  Karte 5-3: Gefährdungskarte für Grundhochwässer bei einem HQ100-Elbe-Durchfluss ohne  

  Hochwasserschutz bei winterlichen Bedingungen  64

  Karte 5-4: Gefährdungskarte für Grundhochwässer bei einem HQ100-Elbe-Durchfluss mit  

  Hochwasserschutz bei winterlichen Bedingungen  66

  Karte 5-5: Gefährdungskarte für Grundhochwässer bei einem HQ100-Elbe-Durchfluss ohne  

  Hochwasserschutz  67

VII

Abkürzungsverzeichnis

ALK Automatisierte Liegenschaftskarte

ATKIS Amtliches Topographisch-Kartographisches Informationssystem

BauGB Baugesetzbuch

BG Betrachtungsgebiet

BKI Bootstrap-Konfidenzintervall

BMBF Bundesministerium für Bildung und Forschung

BPI Baupreisindex

bzw. beziehungsweise

DGFZ Dresdner Grundwasserforschungszentrum e.V.

DGM Digitales Geländemodell

DKKV Deutsches Komitee Katastrophenvorsorge e.V.

EDV Elektronische Datenverarbeitung

EFH Einfamilienhaus

EU-HWRM-RL EU-Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie

FHW Flusshochwasser

FLEMO

GFZ Helmholtz-Zentrum Potsdam, Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ

GHW Grundhochwasser

GIS Geoinformationssystem

GOK Geländeoberkante

GW Grundwasser

GWFA Grundwasserflurabstand

HHW GW maximaler Grundwasserhöchststand

HOWAS21 Hochwasserschadensdatenbank am GFZ, verfügbar seit März 2009

VIII

HQ

IÖR Institut für ökologische Raumentwicklung

KNA Kosten-Nutzen-Analyse

LAWA Bund/Länder-Arbeitsgemeinschaft Wasser

LH DD Landeshauptstadt Dresden

LTV Sächsische Landestalsperrenverwaltung

MEDIS Methoden der Erfassung direkter und indirekter Hochwasserschäden

MFH Mehrfamilienhaus

MULTISURE

NaDiNe Natural Disasters Networking Platform

NN Normalnull

PHD Plan Hochwasservorsorge Dresden

RHD Reihen- und Doppelhaus

RIMAX Risikomanagement extremer Hochwasserereignisse

SAB Sächsische Aufbaubank

SI Sensitivitätsindex

U LH DD Umweltamt der Landeshauptstadt Dresden

WHG Wasserhaushaltsgesetz

z.B. zum Beispiel

IX

Kurzfassung

Das Hochwasserereignis 2002 hat in Dresden die flächenhaft auftretenden Gefahrenpotenziale hoher Grundwasserspiegel als Teil der Hochwassergefahr offengelegt. Zur Verbesserung des Hochwasserrisikomanagements bedarf es der Analyse von Grundhochwässern, insbesondere der genauen Abschätzung von Schäden. Deshalb hat die sächsische Landeshauptstadt Dresden das RIMAX-Projekt MULTISURE (Entwicklung multisequenzieller Vorsorgestrategien für grundhochwassergefährdete urbane Lebensräume) initiiert. In dessen Rahmen wurden Modelle zur Prognose von unterirdischen Risiken infolge schnell steigenden Grundwassers in urbanen Gebieten am Beispiel von Dresden entwickelt. In der vorliegenden Diplomarbeit wird eine Risikoanalyse von Grundhochwasserschadenspotenzialen für Dresdner Wohngebäude durchgeführt. Dabei wird das Hochwasserschadensmodell FLEMOps - Flood Loss Estimation MOdel for the private sector für den Grundhochwasserfall angepasst und validiert. FLEMOps basiert auf empirischen Hochwasserschadensdaten privater Haushalte, die im Nachgang des Hochwasserereignisses von 2002 in den Einzugsgebieten der Elbe und Donau erhoben wurden. Das regelbasierte Modell nutzt neben der Wassertiefe mehrere schadensbeeinflussende Faktoren wie Gebäudetyp und Gebäudequalität. Die Grundhochwasserschäden an Wohngebäuden werden sowohl für das Hochwasserereignis von 2002 als auch für sechs Grundhochwasserszenarien (bezogen auf ein 100jährliches Hochwasser am Elbe-Pegel Dresden) modelliert. Zur weiteren Validierung werden die mit FLEMOps geschätzten Schadenssummen resultierend aus Grund- und Flusshochwasser mit offiziellen Schadensangaben und unabhängigen Schadensschätzungen verglichen. Dies ermöglicht die Evaluierung des Grundhochwasserrisikos für die Stadt Dresden. Die Ergebnisse werden in grundhochwasserspezifischen Gefährdungs-, Vulnerabilitäts- und Risikokarten gemäß der europäischen Hochwasserrisikomanagement-Richtlinie visualisiert.

Schlüsselwörter: Grundhochwasser, Grundhochwasserschadenspotenzial, Risikoanalyse, FLEMOps, Validierung, Risikokarte

X

Abstract

The flood event 2002 in Dresden has revealed the extensive hazard potentials of high groundwater levels as part of flood hazard. To improve flood risk management also groundwater floods have to be analysed. Hence the accurate estimation of damages caused by high groundwater levels is essential. To tackle this problem the state capital of Saxony, Dresden has initiated the RI-MAX-Project MULTISURE (Development of Multisequential Mitigation Strategies for Urban Areas with Risk of Groundwater Flood). Within MULTISURE models were developed for the prediction by subterranean risks as a result of quickly rising ground water in urbane areas using the example of Dresden. In this diploma thesis a risk analysis of high groundwater damage potentials is accomplished. In this process the flood damage model FLEMOps - Flood Loss Estimation Model for the private sector is adapted to groundwater flooding and validated. FLEMOps is based on empirical damage data concerning monetary flood losses in private households due to the flood event 2002 in the Elbe and Danube catchments. Beside the water depth the rule-based model includes other damage influencing factors such as building type and building quality. The groundwater flood damages at residential buildings are assessed for the flood event 2002 as well as for synthetic groundwater flood scenarios (based on a 100-year flood event at the Elbe gauge of Dresden). For further validation the assessed damages with FLEMOps are compared to official damage data and independent damage estimations. Hazard maps, vulnerability maps and risk maps visualize the results of the high groundwater potentials. The map visualizations are based on the Directive 2007/60/EC on the assessment and management of flood risks developed by the European Commission.

Keywords: groundwater flood, high groundwater damage potential, Risk analysis, FLEMOps, Validation, Risk Map

XI

Einleitung 1

1 Einleitung

1.1 Problemstellung

Die Hochwasserereignisse der jüngsten Vergangenheit haben in Deutschland die hohe Vulnerabilität urbaner Lebensräume verdeutlicht. Infolge extremer Hochwässer wurden immense volkswirtschaftliche Schäden in Privathaushalten und Unternehmen verursacht (MÜNCHENER RÜCK- ^{VERSICHERUNGS-GESELLSCHAFT} 2008:25ff.). Neben den Flusshochwässern stellen hohe Grundwasserstände eine zusätzliche Bedrohung dar. Dass die Gefahr hoher Grundwasserstände nicht zu unterschätzen ist, zeigt das Beispiel der Stadt Köln. Dort bestand Anfang 2010 infolge eines Rheinhochwassers die Einsturzgefahr einer innerstädtischen U-Bahn-Baugrube bedingt durch den steigenden Grundwasserspiegel. Wäre der Grundwasserspiegel noch einige Meter höher gestiegen, hätte eine Druckentlastung der Außenwände nur durch die Flutung des Tunnels erreicht werden können (SPIEGEL 2010). Einem bedrohlichen Anstieg des Grundwasserspiegels sind weltweit zahlreiche Städte ausgesetzt (KREIBICH 2008a: 2). Besonders prekär wird die Situation, wenn der Grundwasserspiegelanstieg, wie am Beispiel Köln, bis in Oberflächennähe und zudem rapide erfolgt, d.h. innerhalb weniger Stunden oder Tage. In Köln verlangsamte sich der rapide Anstieg innerhalb von 24 Stunden, sodass die Flutung vermieden werden konnte. Ohne vorsorgliche Maßnahmen bedeuten hohe Grundwasserstände, dass Bausubstanz sowie das Inventar dem Grundwasser ausgesetzt sind und Schäden verursacht werden können. Ein Anstieg des Grundwasserspiegels kann auch durch menschliche Aktivitäten ausgelöst werden: In Kuwait-Stadt hat seit den 60er Jahren des 20. Jahrhunderts die Konzentration von Schwerindustrieanlagen gravierende Auswirkungen auf den Grundwasserhaushalt. Die Anhebung der örtlichen Grundwasserstände ist auf zusätzliche industrielle Versickerung zurückzuführen, welche die natürlichen Schwankungen des Grundwasserspiegels beeinflussen kann. Die Auswirkungen der örtlich bis über die Geländeoberkante emporsteigenden Grundhochwasserstände äußerten sich in Kuwait-Stadt in Straßenschäden, Kellerüberschwemmungen, Beeinträchtigung der Gebäudefundamente, starken Gerüchen und Mückenvermehrung. Hinzu kamen ökologische Bodenverunreinigungen durch Versickerungen aus septischen Tanks, Abflüssen aus Kanalisationssystemen und künstlichen Bewässerungssystemen (AL SEFRY et al. 2006: 92ff.). Dynamiken im Grundwasserhaushalt können auch umgekehrt durch Absinken des Grundwasserspiegels Auswirkungen auf die Stabilität von Gebäuden haben. Dies zeigt das Beispiel Mexiko-Stadt, wo dem Untergrund explizit Wasser entzogen wird. Die Folgen äußern sich in der ungleichmäßigen Absenkung von Gebäuden (EDMUNDS et al. 2002).

Am Beispiel des Augusthochwassers 2002 in Dresden wurde deutlich, dass die Auswirkungen von Hochwasser auf das Grundwasser oft unterschätzt werden können und dass Grundwasser

Einleitung 2

eine hohe Dynamik aufweisen kann (LH DD 2005). Die durch Grundhochwasser gefährdeten Zonen können sich dabei in Gebiete verlagern, die weitestgehend unbeeinflusst von Flusshochwasser sind, d.h. es können Bereiche außerhalb der Flussüberflutungsflächen betroffen sein. Ein zusätzliches Charakteristikum liegt in der Wirkungsdauer. Während die Hochwasserwelle unter hydrologischem Gesichtspunkt in absehbarer Zeit wieder abschwillt, wirken Grundhochwässer wesentlich länger, da die Entlastung des Hinterlandes sehr langsam erfolgt. In urbanen Räumen kommt zudem der Transport von Wasser über die Kanalisation auch in nicht direkt vom Flusshochwasser betroffenen Gebieten hinzu (3ZM-GRIMEX 2008).

1.2 Zielsetzung und Vorgehensweise

Die in Unterkapitel 1.1 genannten Charakteristiken von Grundhochwässern und die daraus resultierenden Probleme sind häufig eng mit finanziellen Schäden verknüpft. Daher werden Risikoanalysen durchgeführt. Das Ziel einer Risikoanalyse ist im ersten Schritt die Identifizierung der Gefährdung, um darüber anschließend das Risiko mit Hilfe von Vermögenswerten zu quantifizieren. Hochwasserrisikoanalysen beschäftigen sich mit Abschätzungen monetärer Schäden an Objekten. Darüber können Schadensursache und -wirkung aufbereitet werden, die eine Anpassung adäquater Vorsorgestrategien für die Verbesserung des Hochwasserrisikomanagements gewährleisten (THIEKEN et al. 2010a: 44).

Die vorliegende Arbeit beinhaltet die Durchführung einer Risikoanalyse für Grundhochwässer und wird in der sächsischen Landeshauptstadt Dresden für Wohngebäude durchgeführt. Hierbei werden Daten zum Hochwasserereignis aus dem Jahr 2002, Szenarien mit einer 100-jährlichen Wahrscheinlichkeit sowie schadensbeeinflussende Parameter hinsichtlich der Gebäudequalität, des Gebäudetypen und der Wohngebäudevermögenswerte angewendet. Für die Grundhochwasserschadensabschätzung wird das vom Deutschen Geoforschungszentrum GFZ entwickelte Hochwasserschadensmodell FLEMOps angewendet und auf den Grundhochwasserfall angepasst. Über eine weitere Berechnung von flusshochwasserbedingten Wohngebäudeschäden können die Grundhochwasserschadensergebnisse nach ihrem anteiligen monetären Schadensausmaß bewertet werden. Für die Bekräftigung dieser Relation und als Vergleich zu den mit FLEMOps ermittelten Flusshochwasserschäden werden zusätzlich offizielle Schadensangaben der Sächsischen Aufbaubank (SAB), der Landeshauptstadt Dresden (LH DD) sowie grundhochwasserspezifische Schadensmodellierungen der Firma Beak Consultants GmbH herangezogen.

Daraus ergibt sich das übergeordnete Ziel dieser Arbeit, welches in der Erreichung einer realistischen Schadenskalkulation besteht, die alle daran geknüpften Einflussfaktoren und Unsicherhei- ten der Schadensermittlung identifiziert und die Unsicherheiten so gut wie möglich einzuschätzen

Einleitung 3

und auszuschließen versucht. In diesem Kontext wird eine Validierung des Modells anhand eines unabhängigen Datensatzes durchgeführt. Zur Einschätzung des Schadensmodells hinsichtlich seiner enthaltenen Parameter und deren Einfluss innerhalb des Modells erfolgt außerdem eine Sensitivitätsanalyse für ausgewählte Modellparameter.

Abb. 1-1: Klassifizierung von Hochwasserschäden und Schrittabfolge der vorliegenden Schadensabschätzung (blau)

(Quelle: verändert nach SMITH et al. 1998: 35 und MERZ 2006: 191)

Hochwasserschadensbilanzen können nach unterschiedlichen Entstehungstypen klassifiziert werden. Auf der einen Seite stehen die oberirdischen Hochwassertypen, die weiter differenziert werden in Flussüberschwemmung, Sturzflut, Sturmflut (Küste) und Überschwemmung durch ein Starkniederschlagsereignis (PATT 2001: 6). Auf der anderen Seite befindet sich das endogen wirkende Grundhochwasser. SMITH et al. (1998) unterteilt Hochwasserschäden zusammenfassend in zwei Oberklassen der direkt auftretenden Schäden und der indirekt auftretenden Schäden. Weiterführend werden diese in tangible und intangible Schäden unterteilt. Direkte Schäden werden verursacht, wenn Individuen, Sachgüter, Besitztümer oder andere Objekte dem unmittelbaren Kontakt mit (Flutungs-)Wasser ausgesetzt sind. Indirekte Schäden entstehen hingegen bei keinem direkten Kontakt mit Wasser. Das bedeutet, der Schaden tritt außerhalb der Überschwemmungsphase auf. Der Unterschied liegt demnach in der räumlichen und zeitlichen Ausprägung des Ereignisses. Ein schadensbedingter nachträglicher Ernteausfall, der zudem Ertragsgewinne reduziert, zählt zur Kategorie der indirekten zeitlichen Schäden (KREIBICH et al. 2008a: 2). Ein tangibler Schaden zieht Kosten nach sich und kann auf dem Markt gehandelt werden, z.B. der Wiederaufbau eines Gebäudes oder die Höhe eines Ernteausfalls. Der intangible Schaden ist ebenfalls objekt- oder personenbezogen. Der entscheidende Unterschied zum tangiblen Schaden ist hierbei, dass die möglichen anfallen-

Einleitung 4

den Kosten und Verluste nicht auf dem Markt gehandelt werden können. Hierunter fallen die Zerstörung von Fauna und Flora oder Personenschäden (SMITH et al. 1998: 45ff.) (s. Abb. 1-1).

Indirekte tangible Schäden, die durch Grundhochwasser ausgelöst werden, sind demnach z.B. der vollständige oder teilweise Nutzungsausfall von Gebäuden (PHD 2010: 7f.). Grundstücksschäden, die durch hohe Grundwasserstände aufgrund einer Flussüberschwemmung verursacht werden, sind nach diesem Ansatz direkten tangiblen Hochwasserschäden zuzuordnen (KREI- BICH etal. 2008a: 2). An diesen letztgenannten Schäden - also den direkten tangiblen Grundhochwasserschäden - richtet sich die Schadensabschätzung in der vorliegenden Risikoanalyse aus. Dabei werden die Flusshochwässer in ihren Typen nicht weiter differenziert, sondern unabhängig ihrer Ursache den Grundhochwässern gegenüber gestellt. Diese Schrittabfolge ist in Abb. 1-1 in blauer Farbe unterlegt.

Die Untersuchungen in dieser Arbeit finden im Rahmen des Projektes MULTISURE statt und werden am Helmholtz-Zentrum Potsdam - Deutsches GeoForschungsZentrum GFZ durchgeführt. MULTISURE zielt auf die Entwicklung multisequenzieller Vorsorgestrategien für grundhochwassergefährdete urbane Lebensräume ab und ist Bestandteil des deutschen Forschungsprogrammes RIMAX (Risikomanagement extremer Hochwasserereignisse). RIMAX wurde in 38 Projekten im Zeitraum von 2005 bis 2010 für die Erforschung von Hochwässern hinsichtlich ihrer Ursache und Wirkung für ein verbessertes Hochwasserrisikomanagement gegründet. Es wurde vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) initiiert. In RIMAX kooperieren Bundes- und Landesbehörden, Hochschulen, wissenschaftliche Forschungseinrichtungen, Ingenieurbüros und Entscheidungsträger aus der Versicherungswirtschaft.

Die Kooperationspartner im Teilprojekt MULTISURE sind neben dem Deutschen GeoForschungsZentrum Potsdam (GFZ) das Umweltamt der Landeshauptstadt Dresden, das Dresdner Grundwasserforschungszentrum (DGFZ), das Institut für ökologische Raumentwicklung (IÖR), die Universität Lüneburg - Institut für Umweltkommunikation und die Hochschule Zittau/Görlitz (FH) - Kompetenzzentrum Geoinformatik (GEOFORSCHUNGSZENTRUM POTSDAM 2009: 96).

Das IÖR führt im Rahmen von MULTISURE ebenfalls Schadensanalysen mit eigenen Methoden durch. Im MULTISURE-Abschlussbericht werden alle Ergebnisse zusammengeführt, wodurch eine evaluative Aussage über Grundhochwasserrisiken für die Stadt Dresden ermöglicht wird. Der Abschlussbericht erscheint voraussichtlich Ende 2010.

Einleitung 5

Die vorliegende Arbeit ist wie folgt aufgebaut: In Kapitel 2 wird ein einführender Überblick zu Hochwasserrisikoanalysen gegeben. Dabei werden die Fragen beantwortet, welches Konzept hinter Risikoanalysen steht, welche Faktoren auf den Schaden Einfluss nehmen können und wie der aktuelle Stand der Forschung bei der Hochwasserschadensabschätzung als Teil der Hochwasserrisikoanalyse ist. Kapitel 3 gibt einen Überblick zum Untersuchungsgebiet Dresden, dem Hochwasserereignis 2002 sowie zum derzeitigen Stand bereits ergriffener Maßnahmen des Grundhochwassermanagements in Dresden. In Kapitel 4 werden die verwendeten Daten und angewandten Methoden beschrieben. Hervorzuheben sind hierbei die angewandten Methoden der Datenvorbereitung, Datenverschneidung (unter anderem zur Ermittlung des Schadenspotenzials), Methoden zur Evaluierung der Schadensabschätzungen, die Sensitivitätsanalyse und die Modellvalidierung. Zudem wird das Hochwasserschadensmodell FLEMOps vorgestellt und an Grundhochwasser angepasst. Im Ergebnisteil (Kap. 5) werden die Resultate der Grundhochwasserrisikoanalyse inklusive der Ergebnisse der Sensitivitätsanalyse und Modellvalidierung vorgestellt. Die Ergebnisse der Grundhochwasserrisikoanalyse werden nach definierter Vorgehensweise einer Risikoanalyse (s. Kap. 2.2) schrittweise aufgeführt. Die Interpretation der Ergebnisse erfolgt im daran anschließenden Diskussionsteil (Kap. 6). Zusätzlich werden die Ergebnisse der Schadensabschätzungen mit unabhängigen Schadensangaben verglichen und evaluiert. In einem weiteren Unterkapitel (s. Kap. 6.2) werden die mit den Eingangsdaten verbundenen Unsicherheiten (z.B. die unterschiedlichen Modellierungsmethoden der Grundwasserflurabstände) erörtert. Im Kontext der Diskussionsresultate und Erkenntnisse der durchgeführten Grundhochwasserrisikoanalyse werden die unten aufgeführten Eingangsfragestellungen beantwortet.

1.) Nehmen Grundhochwasserschäden einen bedeutenden Stellenwert im Verhältnis zu Flussüberschwemmungen ein? Wenn ja, welche Bedingungen sind daran geknüpft?

2.) Stehen die Schadensabschätzungen von Szenarien und die des realen Hochwasserereignisses 2002 in Dresden in einem realistischen Verhältnis zueinander, wenn ja wie tun sie das?

3.) Wie ist die Qualität der erzielten Schadensresultate gegenüber Schadensangaben aus anderen Quellen und im Kontext der angewandten Sensitivitätsanalyse und Modellvalidierung einzustufen?

Das abschließende Kapitel 7 fasst die erzielten Ergebnisse zusammen und gibt einen Ausblick anhand der gewonnen Erkenntnisse.

Hochwasserrisikoanalysen: Theoretischer Hintergrund und Schadensmodelle 6

2 Hochwasserrisikoanalysen: Theoretischer Hintergrund und Schadensmodelle

Hochwasserschäden zählen weltweit zu den folgenschwersten Naturkatastrophen (MÜNCHE- NER RÜCKVERSICHERUNGS-GESELLSCHAFT2009, SMITH et al. 2009: 232ff., WISNER et al. 2004: 3 u. 174ff.). In den vergangenen Jahrzehnten sind die Schäden durch Hochwässer zunehmend gestiegen. Deutschland wurde seit den 1990er Jahren mehrfach von schweren Hochwasserereignissen an Elbe, Rhein und Donau getroffen (vgl. Tab. 2-1). Diese Erfahrungen führten zu einem Bewusstsein der Notwendigkeit von zu ergreifenden Maßnahmen. Diese Maßnahmen und Planungsentscheidungen fundieren auf einem gezielten Risikomanagement, welches auf Risikoanalysen basiert, bei denen Schadensabschätzungen für ein besseres Verständnis der Auswirkungen von Hochwässern genutzt werden. Darüber wird die Chance zur Planung und Durchführung eines präventiven Hochwassermanagements gewährleistet (BÜCHELE et al. 2006). Nach JONK- ^MAN etal. (2003) kommen bei der Hochwasserrisikoanalyse Sachschäden die größte gesellschaftliche Bedeutung zu. SMITH u. WARD (1998) sehen den Grund darin, dass hauptsächlich Industrieländer die Analysen durchführen und für deren Gesellschaften die Erhebung sachbasierter Scha-denskategorien am relevantesten ist.

Tabelle 2-1: Schäden bedeutender Hochwasserkatastrophen in Mitteleuropa von 1993 bis 2006

2 2000 Italien, Schweiz 10.000 3 1994 Norditalien 7.470 4 1997 Tschechien, Polen, Deutschland, Österreich, Slowakei 5.400

5 2005 6 1995 7 1993 Rhein (Deutschland, Frankreich, Beneluxstaaten) 1.765 8 1993 Frankreich, Italien, Schweiz 1.245 9 1999 Nordalpen (Deutschland, Schweiz, Österreich) 760 10 2006 Deutschland (Elbe, Donau) 390

(Quelle: MÜNCHENER RÜCKVERSICHERUNGS-GESELLSCHAFT 2008: 25)

Dieses Kapitel gibt eine Einführung in den Komplex der Hochwasserrisikoanalyse. Zunächst sollen die in der Hochwasserrisikoanalyse angewandten Schlüsselbegriffe definiert und deren Zusammenhänge erklärt werden (s. Kap. 2.1). In Unterkapitel 2.2 werden die Ursachen und schadensbeeinflussenden Faktoren von Hochwässern beschrieben. Dieser Überblick soll aufzeigen, warum Risikoanalysen zunehmend an Bedeutung gewinnen. Der Aufbau einer Hochwasser- risikoanalyse folgt in Unterkapitel 2.3. Ein wichtiger Aspekt bei der Evaluierung einer Risikoana-

Hochwasserrisikoanalysen: Theoretischer Hintergrund und Schadensmodelle 7

lyse ist der Einbezug von Unsicherheiten, die bei Risikoabschätzungen auftreten. In Kap. 2.4 wird ein Überblick zu den Unsicherheiten gegeben, die bei Risikoanalysen auftreten. Hierbei ist anzumerken, dass die in diesem Unterkapitel beschriebenen Unsicherheiten ein wichtiger Teilaspekt des aktuellen Forschungsstandes bei Schadensabschätzungen sind, da sie häufig vernachlässigt werden. Die Unsicherheiten werden daher in Unterkapitel 2.5 nicht nochmal aufgeführt. Unterkapitel 2.5 erläutert aktuelle Modelle zur Abschätzung von Hochwasserschäden als Komponente der Hochwasserrisikoanalyse und den derzeitigen Stand der Forschung.

2.1 Schlüsselbegriffe der Hochwasserrisikoanalyse

Aus Anlass des Augusthochwassers 2002 in Mitteleuropa vereinbarten die für die staatliche Finanzhilfe zuständigen Institutionen länderübergreifend eine Definition für den Begriff „Hochwasserschaden“. Diese berücksichtigt sowohl den Einfluss von ober- als auch unterirdischem Wasser (KRAUS 2005). In folgender Definition wird in kursiver Schriftart hervorgehoben, dass zwei der fünf Punkte den Einfluss von Grundwasser in die Schadensdefinition einbeziehen. Die Definition besagt, dass Hochwasserschäden:

1.) in ihrer Entstehung zum einen durch die Wasserenergie einer fließenden Welle verursacht werden. Infolge dessen treten Oberflächengewässer aus ihren Flussbetten. Zum anderen werden sie durch den Anstieg des Grundwassers ausgelöst, der auf ein Hochwasser führendes Gewässer zurückzuführen ist.

2.) durch die Veränderung eines Flusslaufes oder einen Deichbruch bzw. gleichzusetzenden Verlust einer Hochwasserschutzmaßnahme entstehen, was zum zeitweiligen oder ständigen Aufstau von Gewässern führt.

3.) zu einer Störung der Funktionalität baulicher Anlagen führen, die infolge von wild abfließendem Wasser (dynamisches Hochwasser) durch gänzliche oder teilweise Zerstörung verursacht wurde.

4.) eine Folge von übergelaufener Regenwasser- bzw. Mischkanalisation infolge von hochwasserbedingtem Rückstau darstellen.

5.) geohydrologische Folgeschäden einschließen, die durch hochwasserbedingte, lang anhaltende hohe Grundwasserspiegel entstehen.

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Abbildung 2-1: Hochwasserrisiko als Interaktion von Gefährdung, dem sogenannten Hazard (Überschreitungswahrscheinlichkeit und Intensität) und Vulnerabilität (Exposition und Anfälligkeit) (Quelle: MERZ et al. 2004a: 28)

Hochwasserschäden sind nach der oben aufgeführten prozessorientierten Definition ein gesellschaftliches Risiko, da Rückkopplungseffekte zwischen anthropogenen Wirtschafts- und Siedlungsweisen und dem natürlich eintretenden Hochwasserereignis selbst auftreten (MÜL- LER etal. 2008: 28). Das Hochwasser fällt dabei als natürlicher Prozess unter den Begriff Naturgefahr (Natural Hazard). VARNES (1984) definiert die Naturgefahr als Wahrscheinlichkeit eines zukünftig auftretenden schadenserzeugenden Naturereignisses in Raum und Zeit. Derartige Ereignisse werden vom Menschen als potenzielle Bedrohung wahrgenommen, da die Auswirkungen (z.B. Abfluss oder Wassertiefe) die Toleranzgrenze überschreiten (VARNES 1984: 10, DI- ^KAU etal. 2007: 180). Schadensbringende Folgen entstehen erst, wenn sich die Gefahr und die davon betroffenen Elemente (Personen oder Objekte bzw. Risikoelemente) räumlich und zeitlich überlagern. In diesem Fall wird vom Deutschen Komitee Katastrophenvorsorge e.V. (DKKV) (2003) der Begriff „Gefährdung“ (Hazard) verwendet. Das Schadensausmaß hängt folglich neben der Gefahr von der Vulnerabilität ab. Es entsteht eine kausale Verkettung (s. Abb. 2-1). Die Vulnerabilität setzt sich aus der Exposition (exposure) und der Anfälligkeit (susceptibility) zusammen. Sie bestimmt, wie hoch ein Schaden ausfällt. Die Exposition, als Teilkomponente der Vulnerabilität, beinhaltet, welches Objekt oder welche Person in welchem Ausmaß - also Anzahl und Wert des Einzelobjekts oder der Person - von der Gefahr betroffen ist oder sein kann. Diese potenziell betroffenen Objekte und Personen werden unter dem Begriff „Risikoelemente“ zusammengefasst. Die Anfälligkeit sagt aus, wie hoch die prozentuale Schädigung eines Risikoelementes beim oder nach dem Eintritt ist. Das heißt, die Anfälligkeit gibt in Abhängigkeit von Eigenschaften des Risikoelementes den relativen Schädigungsgrad an. Bei einem Gebäude wirkt sich z.B. die Qualität der Bausubstanz auf dessen Anfälligkeit aus, bei einer Person unter anderem das Alter (MERZ 2006: 7ff.).

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Aus diesen wechselseitigen Beziehungen zwischen Gefährdung und Vulnerabilität resultiert das Risiko, angegeben in einem Zahlenwert, der den Schaden konkretisiert und bei einer bestimmten Wahrscheinlichkeit zu erwarten ist. Das Risiko kann nach MERZ et al. (2004a) in folgender Gleichungsfunktion quantitativ beschrieben werden:

R I S I K O = Gefährdung x Vulnerabilität

Zur Bestimmung des Risikos kann beispielsweise der prozentuale Schädigungsgrad in Abhängigkeit von der Wassertiefe und der Nutzungsart des Gebäudes verwendet werden, um einen direkten Schaden oder Verlust, z.B. ausgedrückt in Euro, zu ermitteln. Eine Variante das Risiko auszudrücken, ist nach MERZ (2006) der jährlich zu erwartende Schaden. Für die Herleitung kausaler Zusammenhänge zwischen Charakteristiken von Hochwassergefahren und dem Schadensausmaß sind Hochwasserschadensdaten und deren Qualität für die Schadensabschätzung von großer Bedeutung (DOWNTON et al. 2005). Eine besondere Bedeutung bei der Schadenserhebung von Objekten spielen die Vermögenswerte der vulnerablen Objekte. Über deren Kenntnis kann der direkte, monetäre Schaden in Euro ermittelt und das Risiko genauer eingeschätzt werden (THIEKEN et al. 2010c: 157).

Daher soll an dieser Stelle der eng mit der Exposition verknüpfte Begriff „Schadenspotenzial“ erläutert werden, weil der semantische Wert des Begriffes unterschiedlich interpretiert wird. Nach NIEKAMP (2001) beschreibt das Schadenspotenzial die konkret anfallenden monetären Schäden als Faktum nach einem Hochwasserereignis. Es handelt sich um den potenziellen Schaden. EGLI (IKSR 2002) spricht in diesem Kontext vom Ergebnisschaden, der den effektiv angefallenen Schaden wiedergibt. Ähnlich bestimmen PENNING-ROWSELL et al. (2005) den potenziellen Schaden für zukünftige Ereignisse, indem sie auf einer Werteskala Überflutungen nach ihrem Schweregrad abtragen. Dieser resultiert aus den verschiedenen Überflutungstiefen innerhalb eines Grundstückes und kann somit in Klassen potenzieller Schäden angeben werden. Laut Plan Hochwasservorsorge Dresden (PHD) (2010) gibt das Schadenspotenzial die Summe aller existierenden Werte (Gebäude, Infrastruktur usw.) an, die innerhalb eines Überflutungsgebietes liegen und geschädigt werden können, also flächen- und vermögenswertbezogen (s. auch MURL 2000: 70, MEYER et al. 2003: 171, MERZ 2006: 8). THIEKEN et al. (2006) und KLEIST et al. (2006) sprechen in diesem Kontext von „Risikowerten“ (Assets at risk). Das Schadenspotenzial stellt hierbei den Grenzwert für das maximale Schadensausmaß im Falle der totalen Zerstörung dar. Das Schadensmaximum wird bei dieser Betrachtungsweise unter realen Bedingungen nie erreicht, sondern in Abhängigkeit der Überflutungshö- he und weiterer Einflussfaktoren immer nur zu einem gewissen Grad (MEYER 2005: 17).

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Diese Arbeit beinhaltet die Untersuchung von synthetischen Szenarien mit einer festgelegten 100-jährlichen Wahrscheinlichkeit als statistisches Wiederkehrintervall und deren analytischer Gegenüberstellung zu Modellierungen des Hochwasserereignisses 2002. Szenarien unterliegen stets einem hypothetischen Wert. Deshalb nimmt diese Risikoanalyse auf die zweite Definition der potenziell möglichen Schäden vom Gesamtvermögenswert Bezug. Das Hochwasserschadenspotenzial ist unter obiger Darstellungsweise eine wichtige Komponente zur Durchführung der Hochwasserschadensabschätzung. Dabei wird im methodischen Vorgehen zwischen Schadens- und Anfälligkeitsfunktionen unterschieden, über die das Schadensausmaß quantifiziert werden kann. Erstere geben in Zusammenhang mit hochwasserbedingten Ursachenparametern den direkten monetären Gesamtsachschaden an. Anfälligkeitsfunktionen beziehen sich auf den relativen, prozentualen Schaden eines Gesamtwertes (BEYE- NE 2000:229f.).

2.2 Ursachen von Hochwasserschäden und schadensbeeinflussende Faktoren

Die grundsätzlichen Ursachen von Hochwasserschäden sind auf physikalische Prozesse zurückzuführen: Der Hazard sorgt über starke Regenfälle und Fluten für hohe Infiltrations- und Grundwasserneubildungsraten. Bodenspeicherkapazität und hydrogeologische Bedingungen kommen hinzu (PATT 2001: 169ff.). Im Hochwasserfall entstehen unter diesen Bedingungen witterungsabhängige hydrologische Belastungen, geäußert in der Überflutungstiefe, Fließgeschwindigkeit und Überflutungsdauer, die eine Schädigung von Risikoelementen verursachen können (s. Abb. 2-2).

Abbildung 2-2: Hochwasserschäden und deren Einflussfaktoren

(Quelle: THIEKEN et al. 2010c: 160)

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Eine andere physikalische Schadensursache als Teil der hydrologischen Belastung sind erhöhte Grundwasserspiegel. Diese können hydrostatischen Druck auf Objektbauten ausüben. Hier spielen Widerstandsparameter zur Gebäudequalität, -typ und Vorsorgemaßnahmen eine bedeutsame Rolle. Selbst wenn Grundwasserstände nicht auf das subterrane Objekttiefenniveau aufsteigen bzw. das Wasser auf dieses Niveau vordringt, jedoch nicht in den Innenraum eindringt, können Außenwände gefährdet werden. Der Grund besteht in kapillaren Druck- und Auftriebskräften (KELMAN et al. 2004). Übersteigen die hydraulischen Auftriebskräfte, der sogenannte Sohlwasserdruck, das Eigengewicht des Gebäudes oder sind Auftriebskraft und Gebäudelast gleich groß, besteht die Gefahr des Aufschwimmens von Gebäuden (s. Abb. 2-3). Im schlimmsten Fall resultiert daraus der hydraulische Gebäudegrundbruch (BMVBS 2008).

Zwei wichtige schadensverursachende Einflussfaktoren müssen bei ober- und unterirdischen Hochwässern differenziert betrachtet werden. Dies sind die Überflutungsdauer und die räumliche Varianz. Während Flussüberschwemmungen innerhalb von Tagen oder Wochen ihren Höchstpegel erreichen und anschließend weitestgehend wieder in ihren ursprünglichen Flusslauf zurückkehren, kann die unterirdische Wasserdynamik wesentlich träger verlaufen und größere Gebiete betreffen, da höchste Grundwasserstände sowohl räumlich als auch zeitlich versetzt zum Hochwasserereignis bzw. zur Überflutungsfläche auftreten können (3ZM-GRIMEX 2008: 21).

Abbildung 2-3: Gefahr des Gebäudeaufschwimmens durch Sohlwasserdruck

(Quelle: BMVBS 2008: 10)

Den natürlichen Prozessen, die je Einwirkungsintensität die Höhe des Schädigungsgrades von Objekten bestimmen, stehen menschliche Bau- und Wirtschaftsweisen in Flusseinzugsgebieten

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gegenüber, durch die Vulnerabilität erzeugt wird. Diese sind als Teilursache zu verstehen, da sie in Verbindung mit Hochwasser zu Schäden führen können (MÜLLER et al. 2008: 28). Vorab soll festgehalten werden, dass die anthropogenen Widerstandsparameter eine Schädigung verursachen können, jedoch durch überlegte Handlungsweisen, also z.B. Wahl des Baumaterials, einen lindernden Einfluss auf das Schadensausmaß bezwecken können. Je stärker die Widerstandsparameter also ausgeprägt sind, desto geringer fällt der Schaden aus (THIEKEN et al. 2010c: 159). Bereits im Mittelalter war der Standort Flussaue eine wirtschaftlich bevorzugte Lage: Zum einen wegen des schiffbaren Handelsverkehrs, zum anderen um über Wassermühlen das Energiepotenzial von Wasser zur Produktion von Brot und anderen Gütern auszuschöpfen. Noch um 1800 waren viele Flussauen und Niederterrassen weitestgehend unbesiedelt und wurden vorwiegend extensiv bewirtschaftet. Die Siedlungen befanden sich auf höher gelegenen Flächenniveaus. Die kontinuierliche Weiterentwicklung von Schutzmaßnahmen in Form von großräumigen Deichbauten, Staudämmen oder Entlastungskanälen forcierte durch ein aufkommendes Gefühl von Sicherheit allerdings den flussnahen Siedlungsbau mit bis heute anhaltender Tendenz. Hochwasserschäden entstehen daher vermehrt seit Beginn des 19. Jahrhunderts mit der intensiven Nutzung, Besiedlung und Veränderung von Flusseinzugsgebieten insbesondere der Flussauen. Ein weiterer Grund für die Zunahme an Schäden ist die Umgestaltung der Fließgewässer zur Optimierung der Nutzung. Infolge der Flussbegradigungen, Uferbefestigungen, Staustufen und anderen Maßnahmen verringerte sich die Laufzeit von Hochwasserwellen. Durch die Geschwindigkeitserhöhung kann es regional zu Überlagerungen von Hochwasserscheiteln des Vorfluters und der Nebenflüsse kommen (MÜLLER et al. 2008: 27). Am Beispiel Dresden veranschaulichen WALZ u. SCHUMACHER (2003) Korrekturen am Elbeflusslauf, die zu einer Verringerung des Flussquerschnitts bei niedrigem und mittlerem Durchfluss sowie einer Zunahme potentieller Überschwemmungsflächen führten.

Die Vulnerabilität wird neben der Ansammlung von Risikoelementen in Gefahrenzonen durch eine zunehmende Variabilität der Raumnutzung innerhalb der Gebäude verstärkt. Während Kellergeschosse von Wohngebäuden über viele Jahrhunderte vorwiegend zur Lagerung von Holz, Kohle und Vorräten genutzt wurden, werden sie in der heutigen Gesellschaft auch mit Büro- und Kücheninventar, Zentralheizungen und weiteren Vermögenswerten ausgestattet. Das heißt, durch die Platzierung von hochwertigem, teurem Inventar in gefährdeten Stockwerken steigt neben der Exposition auch die Anfälligkeit im Falle eines Hochwasserereignisses. Bei Gewerbegebäuden ist dieses Merkmal häufig noch drastischer ausgeprägt. Nicht selten sind ganze Rechenzentren oder Steuerungszentralen von Klima-, Aufzugs- oder Produktionsanlagen im Keller installiert (MÜL- LER et al. 2008: 28f.).

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Einen weiteren Einfluss auf die Vulnerabilität haben die Eigenschaften der Gebäudesubstanz. Das Material bestimmt die Anfälligkeit des Gebäudes gegenüber dem Wasser, also dessen Wider-standsfähigkeit bzw. Resilienz. Besonders anfällig sind weniger wasserresistente Baumaterialen wie Holz (YEO 2002). Gleichsam können Hochwasserschäden damit sukzessive ansteigen, sofern keine präventiven Vorsorgemaßnahmen getroffen wurden (PHD 2010: 7f.). Nach GRIGG et al. (1975), GREEN (2003) und THIEKEN et al. (2005) weisen unterschiedliche Gebäudetypen ebenfalls spezifische Schädigungscharakteristiken bei gleichen Wasserstandsklassen auf und sind hinsichtlich ihrer Anfälligkeit daher differenziert zu betrachten. Ein gesondertes Problem stellen Kontaminationen und septische Verunreinigungen dar, wenn z.B. ein Öltank überschwemmungsbedingt ausläuft oder in Behältern gelagerte Chemikalien freigesetzt werden (THIEKEN et al. 2009).

Neben diesen schadensbeeinflussenden Faktoren sind zudem die Aspekte der privaten Verhal-tensvorsorge und der Frühwarnung als vorbeugende Widerstandsparameter zu nennen, worüber die Schädigung von Risikoelementen gemindert werden kann. Die Frühwarnung kann von unterschiedlichen Personen erfolgen. Besteht ein funktionsfähiges Hochwasserfrühwarnsystem hat der Betroffene mehr Zeit zur Vorbereitung auf den Ereigniseintritt. Weniger Zeit hat derjenige, der z.B. kurz vor Eintritt von seinem Nachbarn informiert wird (THIEKEN et al. 2005: 5ff.). Der PHD (2010) sieht für die Stadt Dresden dafür von Seiten der zuständigen Behörden die Frühwarnung und das Monitoring vor, welche wichtige Schutzfunktionen darstellen.

Wirkung des Hochwasserschadens

Neben monetären Verlusten besitzen psychologische und soziale Störungen infolge von katastrophalen Hochwasserkonsequenzen einen nicht zu unterschätzenden Charakter: Extreme Hochwasserereignisse können die Opfer bei vollständiger Zerstörung des Eigentums oder bei dem Verlust Angehöriger unter anderem traumatisieren (SMITH et al. 1998, SIEGRIST et al. 2007).

2.3 Das Konzept der Hochwasserrisikoanalyse

Risikoanalysen werden zu unterschiedlichen Zwecken angewendet. Bei Fragestellungen zum Überflutungsschutz und effizientem Kosteneinsatz werden Kosten-Nutzen-Analysen (KNA) herangezogen. Ziel der KNA ist es, verfügbare Mittel so effizient wie möglich einzusetzen. Im Küstenschutz bedeutet dies beispielsweise die Kosten für Küstenschutzmaßnahmen dem Nutzen in Form des vermiedenen Schadens gegenüberzustellen (MEYER 2005: 16). Das Risiko kann dabei als Funktion von Versagenswahrscheinlichkeit des Küstenschutzsystems multipliziert mit dem daraus resultierenden Schaden ausgedrückt werden. Dieser Ansatz ist ebenso auf den Fluss- überschwemmungsfall übertragbar (MAI et al. 2004).

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Ein anderer Ansatz ist die Bestimmung des Risikos über die Prognose des zu erwartenden Schadens mit Hilfe von Schadensfunktionen. Nach MEYER (2005) ist der Schaden das Ergebnis von Schädigungsgrad und Schadenspotenzial. Wesentlicher Bestandteil ist dabei die Identifizierung der Gefährdung und Quantifizierung des Schadens, über den das Risiko ausgedrückt wird (MERZ 2006: 4, THIEKEN et al. 2010a: 44). Derartiges Interesse haben Versicherungsunternehmen. Für sie ist die Einschätzung mit welchen Kostenrückerstattungen sie zu rechnen haben relevant, um selbst genügend Rücklagen einzuplanen (MEYER 2005: 24f.). Einer Risikoanalyse unterliegt nach KAPLAN u. GARRICK (1981) die Beantwortung folgender drei Fragestellungen:

(i) (i a) Was kann passieren? (i b) Was kann falsch laufen? (ii) Wie groß ist die Eintrittswahrscheinlichkeit des Ereignisses? (iii) Mit welchen Konsequenzen ist zu rechnen, falls der Fall eintritt?

Für die Vorgehensweise der Hochwasserrisikoanalyse lässt sich für die oben aufgeführten Fragestellungen in Kombination mit den drei Risiko-Komponenten Gefährdung, Risikoelemente und deren Vulnerabilität nach MERZ (2006) und THIEKEN et al. (2006c) Folgendes ableiten:

1.) Die Durchführung einer Gefährdungsanalyse:

Bei der Gefährdungsanalyse werden räumliche Szenarien mit Informationen über die Intensität untersucht, im Hochwasserfall üblicherweise die Überflutungstiefe. Für die quantitative Risikoabschätzung muss der Intensität eine Wahrscheinlichkeit zugewiesen werden, in der Regel ausgedrückt als Wiederkehrperiode. Die Wiederkehrperiode beschreibt die Zeitdauer, die im langjährigen statistischen Mittel zwischen Ereignissen derselben Größenordnung liegt. D.h., der Gefährdungsanalyse gehen eine Gefahrenanalyse und die Erstellung von Szenarien voraus (i a) (ii). Diese Schritte zielen darauf ab, alle möglichen Schadens- und Versagensfälle zu identifizieren. Darunter fallen auch solche, die noch nicht eingetreten aber denkbar sind. Werden nicht alle relevanten Möglichkeiten identifiziert und berücksichtigt, erhöhen sich Unsicherheiten bei den Ergebnissen der Risikoanalyse. Unzureichende Hochwasserabwehrsysteme können die Folge von zu einseitigen Resultaten sein (i b) (APEL et al. 2008: 80f.).

2.) Die Durchführung einer Vulnerabilitätsanalyse:

Die potenziell betroffenen Objekte und deren Vermögenswerte müssen bestimmt und räumlich verortet werden (Expositionsanalyse). Dahinter steht die Frage, wer oder was durch das Hochwasser gefährdet ist und in welchem Ausmaß (MERZ 2006: 192). Bei der Anfälligkeitsanalyse wird der prozentuale Schädigungsgrad bestimmt (s. Kap. 4.5).

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Zusammengefasst steht dahinter das Konzept der Vulnerabilitätsanalyse. Diese Arbeit betrachtet als Risikoelemente private Wohngebäude. Hierfür muss das Schadenspotenzial ermittelt werden sowie dessen räumliche Lokalisierung.

3.) Die Durchführung einer Schadensanalyse:

Im Anschluss an die zwei vorherigen Schritte kann über eine Schadensfunktion der direkte monetäre Schaden berechnet und modelliert werden (iii). Hierbei ist die Relevanz der räumlichen Skalendimension zur Schadenserfassung hervorzuheben. Je nach Erfassungsschärfe wird zwischen Mikro-, Meso- und Makroskala unterschieden (MESS- ^NER etal. 2005: 11ff.).

Abbildung 2-4: Elemente der Hochwasserrisikoanalyse

(Quelle: verändert n. THIEKEN et al. 2010c: 156)

Die Risikoaussage basiert folglich auf Schadensschätzungen, die sich aus der Ermittlung unterschiedlicher Gefahrenszenarien, des Schadenspotenzials und der Vulnerabilität ergeben. Diese Verkettung zur Abschätzung des Risikos wird zusammenfassend in Abbildung 2-4 veranschaulicht. Die Risikoaussage wird komplettiert, indem alle Gefährdungsszenarien, die mit unterschiedlichen Eintrittswahrscheinlichkeiten produziert wurden, in die Schrittabfolge der Hochwasserrisikoanalyse integriert werden. Darüber erhält man ein Set von Schadensszenarien, die über die potenziellen Schäden für unterschiedliche Hochwasserintensitäten (Jährlichkeiten) informieren (MERZ et al. 2004b: 153).

Aus den Aussagen dieses Unterkapitels zeigt sich, dass der Kern von Hochwasserrisikoanalysen Schadensanalysen sind. Dafür bedarf es mathematischen Gleichungsverfahren, worüber das Schadensrisiko modellhaft dargestellt werden kann. Im abschließenden Unterkapitel 2.5 werden

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aktuelle Schadensmodelle sowie Unsicherheiten und Möglichkeiten beim aktuellen Stand der Forschung beschrieben. Da Unsicherheiten eine wichtige Komponente bei Schadensabschätzungen sind, wird im nachfolgenden Unterkapitel 2.4 eine Einführung in diese Thematik gegeben.

2.4 Unsicherheiten bei Risikoabschätzungen

Risikoabschätzungen erfolgen auf Grundlage von Daten, Parametern und mathematischen Modellen. Damit geht ein Genauigkeitsverlust einher, da ein Modell unter der Nutzung von Daten und Parametern versucht die Wirklichkeit in vereinfachender Weise abzubilden. Durch die Abstraktion des realen Systems werden folglich nicht alle realen Bedingungen erfasst bzw. werden sie generalisiert. Die Konsequenz ist, dass ein Modell, seine Parameter und seine Aussagen mit Unsicherheiten verbunden sind. Werden Unsicherheiten bei der Risikoanalyse berücksichtigt, hat dies einen unterstützenden Effekt bei der Entwicklung von Modellen und hilft, die Risikoanalyse zu plausibilisieren (MERZ 2006: 50ff.).

Parameterunsicherheiten treten in der Regel bei Modellkenngrößen und -variablen auf, die den Systemzustand repräsentieren. Hierunter fallen insbesondere messbare Variablen wie z.B. die Niederschlagsintensität oder Infiltrationskapazität eines Bodens. Dabei handelt es sich um Parameter, die mit natürlichen Prozessen verknüpft sind. In einem deterministischen Modell kennzeichnet sie daher eine nicht zu erfassende und unkontrollierbare Variabilität. ¹ Die auf natürliche Prozesse zurückzuführende Variabilität wird von MERZ et al. (2005) als aleatorische Unsicherheit definiert. Die aleatorische Unsicherheit repräsentiert die Eigenschaften des untersuchten Systems oder Prozesses. Der aleatorischen Unsicherheit steht die epistemische Unsicherheit gegenüber. Sie repräsentiert die Eigenschaften des Analytikers, der das System untersucht. Hierunter fallen z.B. Messfehler, die auf Kalibrierungsungenauigkeiten zurückzuführen sind, oder komplexe Sachverhalte, die in einem Parameter simplifiziert werden ² . Daher ist die epistemische Unsicherheit kontrollierbarer als die aleatorische Unsicherheit. Das bedeutet auch, die epistemische Unsicherheit kann verringert werden, was bei der aleatorischen Unsicherheit nicht möglich ist; in diesem Aspekt besteht der entscheidende Unterschied der beiden Unsicherheitsformen (MERZ et al. 2010b: 516f., MERZ et al. 2009: 439, MERZ 2006: 55, MERZ et al. 2005: 114f). Grundsätzliche Unsicherheiten bei Risikoanalysen treten auch bei Szenarien auf. Hier kann es beide Formen der Unsicherheit geben ³ . Vor allem solche Szenarien, die noch nicht eingetreten

¹ Diese Variabilität trifft nach PLATE (1992) für alle natürlichen Prozesse zu.

² Die Messfehler können durch den Analytiker selbst oder durch das Messgerät auftreten. In beiden Fällen ist der Messfehler daher veränderbar. Ein Beispiel dafür ist: Der Analytiker findet seinen persönlichen Messfehler und kann ihn direkt korrigieren oder er wechselt z.B. das Messgerät. Auch bei der Parameterwahl entscheidet der Analytiker, welche Kriterien er bei der Erstellung oder der Nutzung des Parameters berücksichtigt und nimmt somit Einfluss auf die Unsicherheiten.

³ Der Analytiker verwendet einen messbaren Parameter, z.B. den Wasserpegel (aleatorische Unsicherheit) und nutzt

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sind, aber auch Extremereignisse, die nur selten auftreten und daher fundierte Erfahrungswerte fehlen, sind mit großen Unsicherheiten behaftet (MERZ et al. 2008: 89). Die Unsicherheiten bei Szenarien bestehen zudem darin, dass niemals alle denkbaren Fälle Berücksichtigung finden. Dies ist auf unterschiedliche Gründe zurückzuführen: Es kann Fälle geben, die außerhalb des Vorstellbaren liegen, Fälle, die vom Betrachter als so unwahrscheinlich oder irrelevant eingestuft werden, dass sie nicht berücksichtigt werden und Fälle, die vom Betrachter nicht erfassbar sind ⁴ . Zur Minderung dieser Ungenauigkeiten und Einschränkungen, also der epistemischen Unsicherheiten, sollten Risikoanalysen alle möglichen Schadensszenarien vom geringsten Risiko bis zum „worst-case“ in Betracht ziehen. Dies ist in Forschungsstudien selten der Fall (MERZ 2006: 52f.). Eine weitere Unsicherheit ist die vorhandene Datengrundlage, die für Schadensfunktionen notwendig ist. Hier besteht ein grundlegendes Defizit, da sowohl für Schadensfunktionen als auch für Modellvalidierungen beispielsweise objektspezifische Informationen erforderlich sind. Die Validierung eines Modells ist jedoch ein wichtiger Bestandteil von Risikoabschätzungen. Sie zielt darauf ab, ob das Modell in verschiedenen Situationen konstant funktioniert ⁵ und ob die Ergebnisse so gut sind, dass sie für Prognosen eingesetzt werden können. Fehlt sie bei der Risikoanalyse, ist die Risikoaussage damit nicht hinreichend geprüft, die Unsicherheiten steigen und die modellierten Ergebnisse können nicht präzise evaluiert werden (MERZ et al. 2010a: 1716f.). Manche Schadensmodellierungen basieren auf mikro- und mesoskaligen Eingangsdaten, die sich auf ein Hochwasserereignis beziehen. Das bedeutet, dass solche Schadensmodelle raum-zeit-gebundene Daten nutzen. Schadensbeeinflussende Faktoren (z.B. die Exposition oder Hochwasserschutzmaßnahmen) können in Bezug auf die Schadenshöhe jedoch sehr variabel sein, sowohl räumlich als auch zeitlich. Das erschwert die Übertragbarkeit des Schadensmodells in andere Regionen und an aktuelle Bedingungen. Die Gültigkeit des Schadensmodells für künftige Ereignisse ist damit fraglich (MERZ et al. 2010a: 1715f.). Zur Verdeutlichung soll an dieser Stelle ein fiktives Beispiel gegeben werden: Ein Hochwasserereignis an der Donau mit einer 50-jährlichen Eintrittswahrscheinlichkeit verursacht einen Schaden in Höhe von 100 Millionen Euro. Beim Hochwasserereignis bestehen noch keine Hochwasserschutzmaßnahmen, weshalb die Fluten ungehindert ausufern und in anfällige Gebiete vordringen. Fünf Jahre später sind in diesen Gebieten weitestgehend Hochwasserschutzmaßnahmen installiert. Hinzu kommen natürliche Prozesse, die zu einer Vertiefung des Flussbettes führen. Unter die natürlichen Prozesse fallen steigende Erosionsraten infolge von Fließgeschwindigkeitserhöhungen des Flusses. Für die

ihn in seinem entwickelten Modell (epistemische Unsicherheit).

⁴ MORGAN et al. (1990) spricht in diesem Zusammenhang von der „unknowable uncertainty“. Ein Ausschluss dieser Unbekanntheiten findet bei der Szenarienauswahl dadurch aber nicht Berechtigung; man kann nicht etwas ausschließen, was man weder im Bewusstsein hat noch kennt.

⁵ D.h., ob das Modell in der Lage ist zuverlässige Schadensabschätzungen für eine bestimmte Region bei einem bestimmten Hochwasserereignis zu gewährleisten.

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Fließgeschwindigkeitserhöhung werden neu errichtete Deiche verantwortlich gemacht. Der mittlere jährliche Wasserpegel sinkt. Ein HQ100 tritt ein und die realen Schäden liegen deutlich unter denen des HQ50. Ebenso kann der Fall auftreten, dass bei einem zweimal eintretenden HQ100 beim ersten Eintritt keine Hochwasserschutzmaßnahmen bestehen und innerhalb von fünf Jahren ein Anstieg der Exposition in flussnahen Gebieten zu verzeichnen ist. Trotz gleicher Eintrittswahrscheinlichkeit steigt der reale Schaden dadurch an. Diese situativen Beispiele, die Veränderungen in Raum und Zeit widerspiegeln, treten in der Realität auf. Sie zeigen, wie variabel Schäden, auch bei gleichen Hochwassereintrittswahrscheinlichkeiten, sein können. Daher sollte ein Schadensmodell variabel funktionieren, sodass es an bestimmte Situationen angepasst werden kann und zuverlässige Ergebnisse liefert (MERZ et al. 2010a: 1715f.). Dass sich die Übertragbarkeit von Schadensabschätzungen in Raum und Zeit als sehr fehlerbehaftet erweisen kann, zeigt eine Validierungsstudie von THIEKEN et al. (2009). Darin wurden fünf sächsische Gemeinden, die von den Elbefluten im August 2002 betroffen waren, mit fünf badenwürttembergischen Gemeinden, die vom Neckarhochwasser 1993 Schäden davon trugen, verglichen. Das getestete Schadensmodell basiert auf Schadensdaten vom Hochwasserereignis 2002. Die raum-zeit-gebundenen Schadensangaben sind unter anderem als Fehlerquelle zu sehen. Ein weiterer Grund sind wie zuvor erwähnt, Unterschiede der Exposition und Anfälligkeit in den unterschiedlichen Flusseinzugsgebieten sowie deren Veränderungen über einen bestimmten Zeitraum. Dieses Beispiel verdeutlicht die begrenzten Möglichkeiten von Situationsanpassung innerhalb eines Modells.

2.5 Aktueller Forschungsstand und Modelle zur Schadensabschätzung

Über einen langen Zeitraum war das Kernelement im Hochwassermanagement die Hochwasserbekämpfung bzw. Hochwasserabwehr in Form von baulichen Schutzvorkehrungen wie Deichen oder Retentionsflächen. Viele dieser Vorkehrungen bieten jedoch nur Schutz zu einem gewissen Grad, da ein Großteil aller Schutzmaßnahmen auf 100-jährliche Hochwasserereignisse ausgerichtet ist (THIEKEN et al. 2006c: 3). Die vergangenen Jahre, in denen Fluten wiederholt zu katastrophalen Auswirkungen führten, unterstreichen die unzureichende Prävention. Das alte Paradigma des Hochwassermanagements stand im Zeichen der Kontrolle des Hochwassers (MERZ et al. 2010b). Dieser Ansatz gerät zunehmend in die Kritik, neue Ansätze eines gezielten und angepassten Hochwasserrisikomanagements treten in den Vordergrund. Es handelt sich um eine Art Paradigmenwechsel, der den Fokus vom Hochwasser als Gefahr auf das Hochwasser als Risiko verschiebt (MERZ et al. 2010a: 1697). In diesem Kontext wird von DE MOEL et al. (2009) ein bestehendes Defizit aufgezeigt. Dieses äußert sich im Mangel kartographischer Visualisierun- gen von Hochwasserrisiken. Hochwasserrisikokarten konnten sich bislang noch nicht gegen die

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allgemeine Verbreitung von Hochwassergefahrenkarten durchsetzen. Der Stellenwert von Hochwasserrisikokartierungen im Kontext potenzieller Gefährdungen von Vermögenswerten, Menschen und der Umwelt unterliegt derzeitig in der Wissenschaft einer regen Diskussion (DE MOEL et al. 2009: 289ff.).

Seit November 2007 besteht eine neue EU-Richtlinie zum Hochwasserschutz. Durch diese Bestimmung sind alle EU-Mitgliedstaaten verpflichtet, bis zum Jahr 2013 alle hochwassergefährdeten Gebiete über Gefahren- und Risikokarten auszuweisen und diese auch der Öffentlichkeit bereitzustellen. Ziel ist die Minderung und das Management von Hochwasserrisiken zum Schutz der menschlichen Gesundheit, der Umwelt, des Weltkulturerbes und der wirtschaftlichen Aktivitäten. Bis 2015 müssen auf Basis der ausgewiesenen Risikozonen Pläne für das Hochwasserrisikomanagement mit den Schwerpunkten Prävention, Schutz und Vorbereitung ausgearbeitet werden (EUROPEAN COMMISSION 2010).

Wie in diesem Kapitel dargelegt, unterliegen Risikoanalysen von Hochwässern quantitativen Schadensabschätzungen. Der aktuelle Forschungsstand zu Abschätzungen direkter ökonomischer Hochwasserschäden ist nach heutigen Anforderungen unzureichend. Ein gravierender Kritikpunkt besteht darin, dass Anfälligkeitsfunktionen sowohl national als auch international die Überflutungshöhe als entscheidenden und meist einzigen Faktor zur Bestimmung des Schadensgrades berücksichtigen (MERZ 2006: 256). Dabei handelt es sich um sogenannte Wasserstands-Schadensfunktionen, die für verschiedene Landnutzungskategorien abgeleitet werden (NIE- ^KAMP 2001).Bei dieser Vorgehensweise wird der Schaden als prozentualer Anteil des Schadenspotenzials als Funktion des Wasserstandes angegeben. Dieses Verfahren wenden z.B. MURL (2000), IKSR (2001) oder HYDROTEC (2002) an. Der Wasserstand nimmt zwar entscheidenden Einfluss auf den Schädigungsgrad (MAI et al. 2004, REESE 2003: 199, BWK 2001: 11), andere Einflüsse werden jedoch selten berücksichtigt (MERZ 2006: 256). Zunehmend werden neben der Überflutungstiefe auch Überflutungsdauer und Fließgeschwindigkeit mit einbezogen (KEL- MAN etal. 2004). Nach PENNING-ROSWELL (1999) und MÜLLER et al. (2005) findet diese Integration zuzüglich der Einflussfaktoren Gebäudeausstattung, Frühwarnung, Sediment- und Schad-stofftransport jedoch unzureichende Berücksichtigung bei Schadensabschätzungen. Der Wasser-stand kann als einziger maßgeblicher Einflussfaktor nur unter statischen Bedingungen (z.B. bei einer Vernässung) und dem abgesicherten Ausschluss von Randbedingungen angenommen werden. Dafür bedürfte es aber zusätzlicher analytischer Verfahren für die Prüfung der Ausschlussgültigkeit, welche diese Studien nicht enthalten.

In Unterkapitel 2.4 wurde aufgezeigt, dass Unsicherheiten einen wichtigen Stellenwert bei der Abschätzung von Hochwasserschäden haben. Viele Schadensabschätzungen lassen Unsicherhei- ten jedoch außer Acht (MERZ 2006: 256f.). Auch Validierungsschritte werden nur selten durchge-

Hochwasserrisikoanalysen: Theoretischer Hintergrund und Schadensmodelle 20

führt, da häufig nicht genügend Datengrundlagen zur Verfügung stehen, die eine Validierung ermöglichen. In vielen Fällen gibt es keine historischen Schadensdaten, die als Vergleich herangezogen werden können. Liegen Schadensdaten vor, beziehen sie sich häufig nur auf einen abgegrenzten Untersuchungsraum und beinhalten nur Schadensangaben für ein konkretes, einmaliges Hochwasserereignis. D.h. der Vergleich mit Schadensmodellierungen für andere Hochwasserwahrscheinlichkeiten ist nicht gegeben. Eine Evaluierung der Schadensabschätzung könnte, wenn überhaupt, nur für die Wahrscheinlichkeit der vorliegenden Hochwasserschadensdaten erfolgen. In Unterkapitel 2.4 wurde jedoch gezeigt, dass die Zeit einen variablen Einfluss auf die Bedingungen im Untersuchungsgebiet hat und der Vergleich daher mit Unsicherheiten verbunden ist. Die meisten Schadensmodelle berücksichtigen diesen Aspekt nicht (MERZ et al. 2010a: 1716f.). Ein weiterer Kritikpunkt bei vielen Studien zur Schadensabschätzung ist, dass sie primär auf die Ermittlung direkter, tangibler Schäden fokussieren. Intangible und indirekte Schäden werden aufgrund methodischer Schwierigkeiten meist vernachlässigt (MESSNER et al. 2006: 157). Bei der grundhochwasserbezogenen Schadensabschätzung ist der Forschungsstand noch lückenhafter. Bislang gibt es kaum Studien, die sich mit derartig verursachten Schäden beschäftigen (KREIBICH et al. 2008a: 1). Bei der Schadensabschätzung von Grundhochwässern bedarf es einer Ermittlung unterirdischer Gefahrenpotenziale - hinsichtlich der Ausbreitung und Dynamik des Grundwassers - gekoppelt an die Qualität subterraner Bauwerke, also deren Resistenz. Es bestehen bisher weder Methoden noch Bewertungen, um diese Potenziale zu erfassen (LH DD 2005: 10). Das Umweltamt der LH DD hat nach dem Hochwasser 2002 ein erstes Grundwasserströmungsmodell für Dresden entwickelt, welches im Auftrag der LH DD von Beak Consultants GmbH für die Berechnung von Grundhochwasserschäden herangezogen wurde (LH DD 2005). Die von Beak Consultants GmbH angewandte Methodik zur Abschätzung von Grundhochwasserschäden basiert auf einem Verfahren zur Ermittlung des Hochwasserschadenspotenzials ⁶ . Es wurde von der sächsischen Landestalsperrenverwaltung (LTV) im Jahr 2003 festgeschrieben und von Beak Consultants GmbH übernommen und modifiziert. Als Parameter nutzt Beak Consultants GmbH für ihre Schadensfunktion den Grundwasserflurabstand (GWFA), die Nutzungsart, die spezifischen Vermögenswerte und nutzungsabhängige Koeffizienten. Der Schaden bringende GWFA wird auf eine Tiefe zwischen null und drei Meter festgelegt. Für die Vermögenswerte werden offizielle flächennutzungsbezogene Daten genutzt. Darin enthalten sind die durchschnittlichen spezifischen Vermögenswerte in Euro pro Quadratmeter in Sachsen. Sie werden in immobil, mobil, PKW und gesamt untergliedert. Für die Nutzungsart Siedlung werden diese spezifischen Werte für Dresden mit dem Einwohnerkorrekturfaktor nach

⁶ definiert nach IKSR 2002, s. Kap. 2.1

Hochwasserrisikoanalysen: Theoretischer Hintergrund und Schadensmodelle 21

Einwohnerdichte multipliziert und können in der Schadensfunktion auf Stadtgebiete angewendet werden (Beak Consultants GmbH 2008: 48ff.).

Wie in der Einleitung erwähnt bezieht sich das Projekt MULTISURE auf die Ermittlung unterirdischer Grundwasserrisiken. Neben dem GFZ Potsdam beschäftigt sich in MULTISURE das IÖR mit grundhochwasserbedingten Schadensabschätzungen in Dresden. Die Schadensprognosen vom IÖR erfolgen über eigene empirische Erhebungen durch Vor-Ort-Begehungen und Kartierungen im Untersuchungsgebiet Dresden ⁷ . Sie beziehen sich auf das Hochwasserereignis 2002 sowie auf Grundwasserszenarien, die auch Bestandteil der vorliegenden Arbeit sind. Untersucht wurden vom IÖR gebäudetypologische Schadenscharakteristiken hinsichtlich des Baumaterials oder des Gebäudealters. Die Gebäudeschäden werden vom IÖR mit dem Schadensmodell GRUWAD objektgenau modelliert. Genaue Modellierungsmethoden sowie die verwendeten Parameter sind noch nicht veröffentlicht, eine detaillierte Beschreibung der angewandten Methoden wird dem MULTISURE Abschlussbericht in Kapitel 3 zu entnehmen sein.

Für Flussgewässer gibt es flächendeckend statistisch abgesicherte Wiederkehrintervalle und damit Wahrscheinlichkeitsprognosen. Für Grundwasserganglinien ist dies nicht der Fall. Aufgrund der vorhandenen Unsicherheiten können die Schadensfunktionen von Hochwässern nicht an die Bedingungen von Grundhochwässern angepasst werden (KREIBICH et al. 2008a: 1). Unsicherheiten von Hochwasserrisikoanalysen gekoppelt an Schadensdaten sind zudem ein generelles Problem. Es gibt bislang erst wenig Ansätze standardisierter Methoden, um Schadensdaten zu sammeln und fortlaufend zu aktualisieren, beispielsweise in einem zentral verwalteten Datenpool (MERZ et al. 2008: 91). Um dieses Defizit zu mindern, wurde im Rahmen des RIMAX-Projektes MEDIS ⁸ am Deutschen GeoForschungsZentrum Potsdam die zentral verwaltete Hochwasserschadensdatenbank „HOWAS21“ aufgebaut. HOWAS21 führt die bis in die Mitte der 1990er Jahre geführte Hochwasserschadensdatenbank „HOWAS“ der LAWA (Bund/Länder-Arbeitsgemeinschaft Wasser) fort und ist für alle Nutzer über das Internet zugänglich. ⁹ Ziel von HOWAS21 ist die Bereitstellung ständig aktualisierter objektbezogener Einzelschäden, die durch Hochwasser verursacht werden. Die Datenbank enthält zurzeit 5924 Schadensfälle (THIEKEN et al. 2010b: 146).

Ein weiterer Konfliktpunkt bei Hochwasserschadensabschätzungen besteht in der mangelnden empirischen Datengrundlage zu Ursache und Wirkung von Schäden (KREIBICH et al. 2008a: 1). Im Rahmen der RIMAX-Projekte MEDIS wurden diesbezüglich empirische Daten mittels computergestützter Telefoninterviews in hochwasserbetroffenen Haushalten in Sachsen, Sachsen- ⁷ DasUntersuchungsgebiet beschränkt sich bei den Untersuchungen des IÖR auf den Bereich des Grundwasserströmungsleiters

⁸ MEDIS: Methoden der Erfassung direkter und indirekter Hochwasserschäden, Laufzeit: 2005 bis 2008

⁹ http://nadine-ws.gfz-potsdam.de:8080/howasPortal/client/start

Hochwasserrisikoanalysen: Theoretischer Hintergrund und Schadensmodelle 22

Anhalt und Bayern nach den Hochwässern 2002 und 2005 erhoben, die eine qualitativ und quantitativ einzigartige Datenbasis bilden (THIEKEN et al. 2005, KREIBICH et al. 2005 u. 2009b). Auf Grundlage der erhobenen Daten von 2003 wurde am GeoForschungsZentrum das Flood Loss Estimation MOdel (FLEMO) entwickelt. Neben der Wassertiefe, der Nutzung und dem Gebäudewert beinhaltet es die Faktoren Gebäudequalität, Gebäudetyp und den zeitgemäßen Baupreisindex. In einer weiteren Modellstufe (FLEMO+) können außerdem die Einflussfaktoren Kontamination und private Vorsorgemaßnahmen einbezogen werden. FLEMO wurde im Projekt MULTISURE bereits für die Abschätzung von Grundwasserschäden an Wohngebäuden in Sachsen angewendet und zeigte plausible Ergebnisse (KREIBICH et al. 2008a: 7ff.). Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird FLEMO modifiziert und für die GHW-Schadensabschätzung in Dresden angewendet. Der empirische Telefonbefragungsdatensatz von 2002 wird dafür ebenfalls genutzt.

Nachdem in diesem Kapitel eine Einführung in den Komplex der Hochwasserrisikoanalyse gegeben wurde, kann auf Basis dieser Grundlagen eine Risikoanalyse für Grundhochwässer durchgeführt werden. Die dafür benötigten Datenmaterialien werden in Kapitel 4 beschrieben. Zudem beinhaltet dieses Kapitel die methodischen Vorgehensweisen und leichten Einschränkungen bei der durchzuführenden Grundhochwasserrisikoanalyse. Die Abweichungen resultieren aus der vorhandenen Datengrundlage sowie dem zeitlich eingeschränkten Rahmen der Untersuchung.

Das Untersuchungsgebiet Dresden 23

3 Das Untersuchungsgebiet Dresden

3.1 Naturräumliche und hydrogeologische Beschreibung

Dresden ist Landeshauptstadt des Freistaates Sachsen und mit einer Gesamtfläche von 328,31km² eine der größten Kommunen Deutschlands (s. Abb. 3-1). Das Stadtzentrum befindet sich bei 51° 02‘ 55‘‘ nördlicher Breite und 13° 44‘ 29‘‘ östlicher Länge. Die Stadt hat 515.842 Einwohner in 274.891 privaten Haushalten und eine Bevölkerungsdichte von 1.543 Einwohnern pro Quadratkilometer (Stand: März 2010). Dresden liegt auf einer Meereshöhe (Elbpegel) von 102,73m über Normalnull (NN). Die höchste Erhebung ist der Triebenberg in der Ortschaft Schönfeld-Weißig mit 383m über NN. Der niedrigste Punkt befindet sich am nordwestlichen Stadtrand elbabwärts in Cossebaude mit 101m über NN. Die Ost-West-Ausdehnung der Stadt beträgt 27,1km, die Nord-Süd-Distanz 22,6km. Naturräumlich befindet sich Dresden im Großraum der Mittelgebirge und ist dem Naturraum der Dresdner Elbtalweitung (Dresdner Elbtalkessel) zuzuordnen (LH DD 2010: 7ff.). Unweit der südöstlichen Stadtgrenze grenzt das Elbsandsteingebirge an Dresden an. Im Norden befindet sich auf einer Fläche von 61,33km² das Landschaftsschutzgebiet Dresdner Heide mit überwiegend forstwirtschaftlich und zur Naherholung genutzten Nadelwaldbeständen (BMU 2003).

Abbildung 3-1: Geographische Lagebeschreibung Dresdens (links)

Abbildung 3-2: Gewässersystem der Landeshauptstadt Dresden (rechts) ¹⁰ (Datengrundlage: GFZ, LH DD)

Die mittlere Niederschlagsrate (Jahresreihe 1961-1990) an der im Norden gelegenen Messstation Dresden-Klotzsche (222m über NN) liegt bei 667mm im Jahr. In den hydrologischen Halbjahren entspricht dies einer Werteverteilung von 43,2% im Winterhalbjahr (November bis April) und 56,8% im Sommerhalbjahr (Mai bis Oktober) (IKSE 2005: 13).

¹⁰ s. Appendix, Anlagen 1 und 2

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Die Elbe, Deutschlands zweitgrößter Fluss, durchfließt Dresden im nordwestlichen Elbegebietsabschnitt der Oberen Elbe (IKSE 2005: 13). Die Länge der Elbe innerhalb der Stadtgrenze beträgt 30km. Der Elbepegel wird seit dem Jahr 1806 regelmäßig aufgezeichnet (LH DD 2010: 7). Zum Gewässersystem der Stadt Dresden gehören neben dem Hauptstrom Elbe, Gewässer erster Ordnung wie Vereinigte Weißeritz, Lockwitzbach und Niedersedlitzer Flutgraben sowie Gewässer zweiter Ordnung (u.a. Kaitzbach und Prießnitz) und vereinzelte kleinere Seen (Städtisches Vermessungsamt LH DD 2010) (s. Abb. 3-2). Die Fläche des oberirdischen Einzugsgebietes der Elbe beträgt im Stadtgebiet Dresden mit 53,096km² etwa 16% der Stadtfläche.

Abbildung 3-3: Geologisches Querprofil der Stadt Dresden

(Quelle: SOMMER 2007: 37)

Tektonisch liegt die Stadt zwischen dem variskischen Osterzgebirge, dessen kristalline Ausläufer den südlichen Stadtrand streifen, und dem nordöstlich angrenzenden Festgesteinskörper der Lausitzer Granitplatte. Die Streichrichtung verläuft von Nordwest nach Südost (SOMMER 2007: 36). Im Übergangsbereich zwischen den Festgesteinskörpern (in der Dresdner Elbtalweitung) befindet sich ein quartärer Porengrundwasserleiter mit glazifluvialen Sedimenten (KUNKEL et al. 1999: 37). Die Deckschichten in der Elbtalweitung sind Auenlehme mit Talfüllungen, bestehend aus Schluffen, Sanden, Kiesen und Schottern. Die Sedimentite zählen im Elbebereich vorwiegend zur grobkörnigen, im Süden der Stadt, vor allem im Einzugsgebiet der Weißeritz, zur mittelkörnigen Lockergesteinsfraktion. Im Norden treten vorwiegend mittelkörnige Festgesteine auf (BMU 2003). Die Korngrößen liegen zwischen <10m im Süden des Aquifers und 60m im nördli-

Das Untersuchungsgebiet Dresden 25

chen Teil des Aquifers. Der quartäre Aquifer nimmt entscheidenden Einfluss auf die Grundwasserdynamik der Stadt. Abb. 3-3 zeigt diesbezüglich die Fließrichtungen des Grundwassers. Die Abbildung veranschaulicht, dass Dresden in einer Ebene liegt und das Grundwasser innerhalb der Ebene oberflächennah in Richtung Elbe fließt. Im Untergrund des Aquifers befinden sich Sedimentablagerungen der Oberen Kreide. Dies sind vor allem kreidezeitliche Sand- und Kalksteine mit ergiebigen Grundwasservorkommen, die an den steilen Südwesthängen Grundwasser aus der Tiefe ins Stadtzentrum transportieren (SOMMER 2007: 36). Im südlicheren Bereich der Stadt treten vereinzelt Gesteine des Rotliegenden (Perm) auf. Im Nordosten werden die kreidezeitlichen und quartären Relikte von der Lausitzer Granitplatte überschoben (WAGENBRETH 1982: 161ff., LH DD 2005: 16). Dort ist der Einfluss von Grundwasser geringer als im Stadtzentrum, wo der Porengrundwasserleiter liegt, da die festen Gesteinsformationen in der Regel lokale und begrenzte Grundwasservorkommen aufweisen (Grundwassergeringleiter oder -nichtleiter) (BMU 2003).

Dass die geographische Lage und die physischen Bedingungen einen besonderen Einfluss auf Dresdens Anfälligkeit gegenüber Hochwasser haben kann, wird im nachfolgenden Unterkapitel 3.2 am Beispiel des Augusthochwassers 2002 illustriert.

3.2 Das Hochwasserereignis im August 2002

Das Hochwasser 2002 ereignete sich in der Stadt Dresden im Sommermonat August. Die Ursachen für das Ausmaß resultierten aus der Überlagerung mehrerer Prozesse, die durch extreme Niederschläge in Sachsen, insbesondere im östlichen Erzgebirge, in Dresden zu Flussüberschwemmungen vor allem an der Elbe, der Vereinigten Weißeritz und dem Lockwitzbach führten (LH DD 2005: 9). Diesen Ereignissen gingen bereits Anfang August langanhaltende Niederschläge voraus, die für eine weitreichende Sättigung des Bodens sorgten (MEINEL et al. 2003: 110). Das witterungsbedingte Starkregenereignis betraf Dresden und vor allem den nördlichen Osterzgebirgskamm. Zahlreiche Nebenflüsse erster und zweiter Ordnung aus dem Erzgebirge erreichten durch die immensen Regenmassen historische Rekordpegel bzw. -durchflüsse. Sie entwässerten das durch Dresden führende Wasser in den Elbvorfluter (LH DD 2005: 9f.). Ursache für die langanhaltenden Starkniederschläge war eine für solche Ereignisse typische me-teorologische Vb-Wetterlage (Tiefdrucksystem). Unter diesen Bedingungen glitten feuchtwarme Luftmassen aus dem Mittelmeerraum auf die vorhandene Kaltluft in Zentraleuropa auf und erfassten weite Teile von Sachsen (MEINEL et al. 2003: 109). Die heftigen Niederschläge dauerten vom 11. bis 13. August an. In der Gesamtfläche Sachsens wurden Niederschlagswerte zwischen 50 und 200mm an einem Tag gemessen (LH DD 2005: 9). Das entsprach der zwei- bis dreifa- chen Menge der mehrjährigen normalen Monatsmittelwerte und bedeutete neue Rekorde. Für